自動運転車モデルの開発

よりスマートで安全な運転モデルを構築

概要

フリート データから推論ベースの運転モデルまで

実用レベルの運転モデルは、大規模なデータと、複雑で現実的な運転状況に対応できる推論能力を基盤に構築されます。NVIDIA はデータ キュレーションと合成データ生成を統合し、稀なロングテールの事象も含む、大量かつ幅広い学習データを構築しています。高度なオープン推論 VLA モデルは、そのデータから学習し、強化学習により精度を高めることで、解釈可能な運転判断を行い、ロボタクシーと自動運転車の双方において、より安全な自律性を推進します。

ロボタクシーと自動運転車向けのフロンティア オープン モデル、Alpamayo 2 Super が登場

自動運転車とロボタクシーの開発に向けた最先端のオープン推論モデルが登場しました。商用利用が可能なライセンスで提供され、すぐに開発の基盤として活用できます。

欧州のモビリティ業界を牽引する企業が、NVIDIA Hyperion で安全が認証された車両やロボタクシーを構築

モビリティ業界を牽引する企業は、NVIDIA Hyperion、Halos の安全技術、Alpamayo Stack を基盤に、自律プログラムを拡大しています。

利点

自動運転車にとってモデル開発が重要な理由

モデル開発は、リーズニングを実行するモデル、ロングテールをカバーするデータ、エッジ ケースでの継続的な反復改善を通じて、プロトタイプと量産対応の自動運転車のギャップを埋めます。 

高スループットなデータ処理

AV は、カメラや LiDAR、レーダー、センサーからテラバイト規模のマルチモーダル データを生成します。 このデータは、AI モデルのトレーニングに使用される前に、大規模に取り込み、再構築、キュレーション、ラベル付けする必要があります。

継続的な改善

AV システムは改善し続ける必要があり、新しいデータ、まれなイベント、エッジ ケースから学習して、認識、予測、計画の精度を高めていきます。

大規模な合成データ生成

実走行から高スループットな合成データ生成とスケーラブルなシーン再構築の最適化 これにより、フリート データに基づく変更の効率的な検証と、幅広いシナリオの網羅が可能になります。

セーフティ グレード データのキュレーション

単にデータ量を増やすのではなく、適切なデータを使用して、安全上重要なシステムのトレーニングと検証を確実に行います。

テクノロジ

データセットの準備とモデル トレーニング

NVIDIA DGX™

  • エンタープライズ規模のモデル開発向けのソフトウェア、インフラストラクチャ、専門知識を組み合わせた統合 AI トレーニング プラットフォーム
  • データ センター規模での高性能モデルのトレーニングとファインチューニング

NVIDIA Alpamayo

  • 推論ベースの AV 向け VLA モデル、シミュレーション フレームワーク、データセットのオープンファミリー
  • 複雑な運転シーンを解釈し、判断の根拠を説明する人間のような推論
  • 大規模な運転クリップの因果推論ラベル生成
  • 10B および 34B パラメータで利用可能 

データ ファクトリー向け NVIDIA Cosmos™

  • WFM、ビデオ データ処理ライブラリ、ビデオ評価、ポストトレーニング フレームワークを備えるフィジカル AI 向けのオープンなプラットフォーム
  • 大規模なデータセット処理とメタデータ生成
  • ペタバイト規模のデータ検索とキュレーション
  • 大規模な合成データ生成、ビデオ品質のスコアリングと評価

NVIDIA AI Enterprise

  • AV ソフトウェアの開発とデプロイを効率化するための必須ツール
  • データ準備とトレーニングから推論の最適化、大規模なデプロイまで、すべてが含まれています。
  • NVAIE の登録者は、NVIDIA AV エキスパートに直接アクセスできます。NVIDIA ソフトウェアのデプロイを最適化するために利用できる、最も詳細な技術ガイダンスを受けることができます。

NVIDIA Automotive NIM

NVIDIA 推論マイクロサービスが自動運転車の未来を加速

高度な AI モデルを使用して、自動車ソフトウェア開発を効率化し、クラウドのデプロイを最適化できます。

cosmos-nemotron-34b

テキスト/画像/ビデオを理解し、有益な応答を生成するマルチモーダルな視覚言語モデル。

cosmos-1.0-diffusion-7b

フィジカル AI 開発向けのテキスト プロンプトと画像プロンプトから、物理法則を考慮に入れた映像世界を生成します。

cosmos-1.0-autoregressive-5b

物理的な AI 開発のために、単に画像や短いビデオ プロンプトに基づいて、物理法則を考慮した世界状態の未来フレームを生成します。

導入事例

開発を加速

NVIDIA フィジカル AI データセット (自動運転車、ロボット、スマート スペース開発のためのオープンソース データセット) でデータのボトルネックを解消します。この統合コレクションは、NVIDIA フィジカル AI の構築に使用された検証済みデータで構成されており、現在 Hugging Face で開発者に提供されています。

関連情報

AI、アクセラレーテッド コンピューティング、シミュレーションにおけるブレイクスルー

次のステップ

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